cs.CL ورقة بحثية

Stability-Aware Feature Design for Robust Watermark Detection in Machine-Generated Text

تقدم هذه الورقة البحثية "درجة استقرار النمط" (PSS)، وهو إطار عمل مبتكر للكشف عن العلامات المائية يستفيد من السمات الإحصائية المحلية وديناميكيات الاستقرار عبر المتغيرات المعاد صياغتها لتحسين المتانة بشكل كبير ضد جولات متعددة من إعادة الصياغة والنصوص القصيرة، محققاً زيادة في المساحة تحت المنحنى (AUC) تتجاوز 10-15 نقطة مئوية مقارنة بالطرق الحالية مع الحفاظ على قدرة قوية على التعميم عبر مختلف النماذج والمجالات دون الحاجة إلى إعادة التدريب.

Sina Mansouri, Mohit Marvania, Abolfazl Safikhani2026-08-20

💬 NLP

StocksTalk: A Voice-Enabled Conversational Agent for Structured Query Generation over Web Data

يُعد StocksTalk وكيلًا حواريًا شفافًا يدعم التفاعل الصوتي، يقوم بتحويل الطلبات المالية المنطوقة إلى استعلامات SQL صالحة وقابلة للتنفيذ عبر الجمع بين التعرف المستمر على الكلام، واستخراج القيود المعزز بالاسترجاع، والتحقق التفاعلي من خلال العنصر البشري، وذلك للتفوق على النهج الأساسي للنماذج اللغوية الكبيرة في الدقة والاستقرار.

Akshat Parmar, Vikranth Udandarao, Abhay Shakya, Tanmay Hire, Avinash Anand, Rajiv Ratn Shah, Daniel Wang Zhengkui2026-08-20

💬 NLP

Institutional Prestige as Geographic Bias in Large Language Models: Evidence from Three Factorial Experiments with Bootstrap Confidence Intervals

من خلال ثلاث تجارب عاملية تضمنت 4,320 استدعاءً لواجهة برمجة التطبيقات عبر أربعة نماذج لغوية كبيرة، تُظهر هذه الدراسة أن الهيبة المؤسسية ومكان النشر يمارسان تأثيرات تمييزية أقوى بكثير على تقييمات المرشحين من العرق المرتبط باسم المتقدم أو الأصل الجغرافي، مع وجود "تأثير إنقاذ" يُظهر أن المنشورات ذات التأثير العالي يمكن أن تعوض بشكل غير متناسب انخفاض الهيبة المؤسسية.

Maikel Leyva-Vazquez, Florentin Smarandache2026-08-20

💬 NLP

Same Facts, Different Updates: Inference Setup Shapes LLM Behavior in Medical Allocation

تُظهر هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة تُبدي تحولات غير متسقة وتعتمد على السياق في قرارات تخصيص الموارد الطبية عند تقديم معلومات جديدة عن المريض، مما يسلط الضوء على الحاجة الماسة إلى هندسة سياقية دقيقة ودراسات سلوكية قبل نشر النماذج اللغوية الكبيرة في عمليات اتخاذ القرار الحساسة.

Spencer Gibson, Tyler Crosse, Magnus Saebo, Achyutha Menon, Eyon Jang, Diogo Cruz2026-08-20

🤖 AI

Safety Alignment Illusion: The Cross-Lingual Safety Gap in LLMs

تقدم هذه الورقة البحثية INCLUDE، وهو معيار متعدد اللغات لتقييم التحيزات الاجتماعية والثقافية المتمحورة حول الهند عبر ست لغات، مما يكشف أن محاذاة السلامة الحالية المتمحورة حول اللغة الإنجليزية في النماذج اللغوية الكبيرة تخلق فجوة سلامة حرجة عابرة للغات، حيث تظهر المخرجات غير الإنجليزية، لا سيما باللغة البنغالية وفي النماذج مغلقة المصدر، تحيزاً أعلى بكثير من نظيراتها الإنجليزية.

Namya Bhatnagar2026-08-20

💬 NLP

Alignment Is All You Need: Instruction-Free Training for General Audio-Language Models

تقدم هذه الورقة إطار عمل يعتمد على المحاذاة فقط ولا يتطلب تعليمات لتدريب نماذج لغوية صوتية عامة، حيث يحافظ على تجميد كل من المشفر الصوتي والنموذج اللغوي الكبير مع تعلم جهاز عرض خفيف الوزن فقط على بيانات مُولدة ذاتياً، مما يثبت إمكانية تحقيق أداء تنافسي متعدد الوسائط دون الحاجة إلى إشراف مكثف خاص بالمهام أو ضبط دقيق.

Xuanru Zhou, Yiwen Shao, Jiahong Li, Dong Yu2026-08-20

💬 NLP

When Do LLMs Actually Help? Evaluating LLMs as Data Quality Annotators

تُقيّم هذه الدراسة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) كأدوات لتصنيف جودة البيانات، وتجد أنها بينما لا تقدم ميزة تذكر مقارنة بالنماذج المرجعية البسيطة القائمة على القواعد في المهام التي تعتمد على إشارات معجمية قوية مثل مطابقة الكيانات، إلا أنها تتفوق بشكل كبير على تلك النماذج المرجعية في المهام التي تتطلب معرفة خلفية مثل اكتشاف الخطأ في تسمية العلامات التجارية، مع إظهار اتساق عالٍ عبر عمليات التشغيل المتكررة.

Praphulla Lal Shrestha2026-08-20

💬 NLP

Are LLMs Safe Beyond Text: Do Emojis Expose Gaps in Safety Evaluation

تُظهر هذه الدراسة أن الاعتماد حصرياً على تقييمات السلامة القائمة على النصوص للنماذج اللغوية الكبيرة يغفل ثغرات أمنية كبيرة تكشفها المطالبات المعززة بالرموز التعبيرية، كما يتضح من تباين القابلية للتأثر بهذه المدخلات عبر مختلف النماذج مفتوحة المصدر.

M P V S Gopinadh2026-08-20

💬 NLP

Efficient INT8 Inference of Small NLP Models on Server CPUs with PyTorch Native Stack

تقدم هذه الورقة تنفيذاً أصلياً لـ SmoothQuant باستخدام PyTorch من أجل استنتاج INT8 لنماذج معالجة اللغات الطبيعية الصغيرة على معالجات الخوادم (CPUs)، محققةً تسريعاً في معدل الإنتاجية يصل إلى 5.8 ضعفاً مع فقدان ضئيل في الدقة من خلال دمج مستوى الرسم البياني (graph-level fusion) واختيار النواة الأمثل، مع دمج هذا الحل الآن في PyTorch وTorchAO.

Weiwen Xia, Yuxin Cui, E Cao2026-08-20

💬 NLP

What Makes Software Issue Resolution Tasks Difficult for Agents?

تقدم هذه الورقة إطار عمل للقياس ودراسة تجريبية واسعة النطاق تُثبت أن صعوبة مهام حل مشكلات البرمجيات لوكلاء الذكاء الاصطناعي يمكن التنبؤ بها بشكل كبير من الخصائص الهيكلية الساكنة، ولا سيما تشتت الرقع البرمجية وحجم المستودع، مما يتيح بناء معايير مرجعية أكثر ضبطاً.

Ebtesam Al-Haque, Brittany Johnson2026-08-20

→ السابق التالي ←